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深入解读JIMDB—京东分布式缓存与高速KV存储京东作为中国电子商务领域的重要一员，已经被广为熟知。但是，京东也是不折不扣的技术型公司，通过技术为用户带来便捷用户体验。例如，针对电商业务中海量小文件、大文件等数据分布式存储与管理的实际需求，京东从2013年7月开始着手自主研发分布式文件系统JFS，以及分布式的缓存与高速键值存储服务JI...详细解读和小伙伴们一起来吐槽
多级缓存与热点探测系统架构解析 本文系统阐述了多级缓存架构和热点探测系统的设计原理与实践方案。多级缓存通过本地+远程缓存组合，显著降低高并发场景下的访问延迟，但需注意数据一致性和容量限制问题。热点探测作为系统"体温计"，通过滑动窗口计数等算法实时识别突发流量，预防缓存击穿和数据库雪崩。文章深度解析了京东JDHotkey系统的三层架构（客户端-Worker-Server），涵盖关
通过谢飞机的面试故事，串联了微服务、电商场景下常见Java全栈技术，适合初学者理解业务和技术结合的实战面试套路。
李云龙：面试官，技术过硬，严肃认真。谢宝庆：求职者，表面搞笑，实则有些紧张。
通过上述步骤，可批量获取京东商品历史价格，并分析价格趋势、制定定价策略。如需进一步处理数据（如可视化），可使用。生成折线图，或存储到MySQL数据库进行长期分析。京东商品历史价格API接口（如。签名错误（1001）参数缺失（1002）
通过以上指南，开发者可高效获取京东商品评论数据，并结合业务需求进行深度分析，如产品优化、用户画像构建等。需注意合规性与接口稳定性，确保数据获取的合法性与可持续性。
京东技术面试常考察分布式系统架构知识，包括SSO（单点登录）、Token与Redis交互、Dubbo负载均衡等核心内容。SSO通过统一认证中心实现跨系统登录，提升用户体验和安全性；Token与Redis配合用于分布式认证，通过存储、验证和删除Token确保安全性；Dubbo提供多种负载均衡策略（随机、轮询、一致性哈希等）和客户端指定方案，支持自定义实现。掌握这些知识点对通过京东技术面试至关重要。
京东提供了一个轻量级通用的热 key 探测中间件。
京东招聘计算机图形算法工程师，工作地点为上海/北京，面向2025-2026届毕业生。岗位职责包括计算机视觉研发（3D建模、图像理解等）、虚拟现实/增强现实技术应用，以及与团队开展前沿算法研究。要求计算机相关专业，掌握图形学/机器学习技术，熟悉Python/Java等编程语言及主流深度学习框架。需具备良好的逻辑思维、沟通能力和团队精神，认同京东价值观。该岗位将参与京东亿级数据场景下的技术创新，助力业
中通开放平台提供标准化的物流查询接口，帮助用户快速获取快件的物流信息，支持实时查询和数据同步。物流轨迹查询：根据运单号获取快件的详细物流信息，包括扫描节点和快件状态。状态同步：实现快件状态与系统的自动同步。中通开放平台的快递物流查询API为开发者提供了灵活高效的解决方案，而通过对接多快递公司平台（如快递100API）能进一步提升开发效率。希望本篇博客能为你的开发过程提供帮助，祝你顺利完成项目！
对任意突发性的无法预先感知的热点数据，包括并不限于热点数据（如突发大量请求同一个商品）、热用户（如恶意爬虫刷子）、热接口（突发海量请求同一个接口）等，进行毫秒级精准探测到。然后对这些热数据、热用户等，推送到所有服务端JVM内存中，以大幅减轻对后端数据存储层的冲击，并可以由使用者决定如何分配、使用这些热key（譬如对热商品做本地缓存、对热用户进行拒绝访问、对热接口进行熔断或返回默认值）。这些热数据在
为了方便做了这么一个工具，感觉还可以，欢迎大家使用，需要部署的也可以私信我。功能1：从将复制的cookie获取到需要填入面板格式的ck功能2：校验该cookie是否有效功能3：一键上车，自动刷京豆
学习视频：本文已被CODING开源项目：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】收录需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取s/4f45ff00ff254613a03fab5e56a57acb)收录**需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取。
电商场景中扣库存需要考虑秒杀高并发、事务一致性等场景，需要根据业务和场景来选择不同的方案。
根据目前淘系机制，PC版和H5有效期大概24h。其实这个续期就是重新刷新淘宝cookie状态。我这里有一套完整的方案，可以共同学习。来实现缓存能够有效存活。
20w的QPS的场景下，服务端架构应如何设计？常规解决方案可使用分布式缓存来抗，比如redis集群，6主6从，主提供读写，从作为备，不提供读写服务。1台平均抗3w并发，还可以抗住，如果QPS达到100w,通过增加redis集群中的机器数量，可以扩展缓存的容量和并发读写能力。同时，缓存数据对于应用来讲都是共享的，主从架构，实现高可用。
京东到家商品系统架构的每次演进，都是贴合业务的发展，目的都是解决业务系统复杂度带来的各种问题。1.0阶段应对业务系统的快速迭代，2.0阶段应对业务系统的稳定、高可用，3.0阶段应对业务系统体系建设。每一个阶段尽量使用合适、简单的设计，防止过度设计产生更多的复杂度问题。
秒杀是一种营销策略，通过限时抢购的方式来提高销售量，促进商品消费。秒杀场景通常指的是在一段时间内，大量用户同时抢购某种商品的情况，要求系统能够在短时间内处理大量并发请求，保证抢购的公平性和准确性。
效果代码import requestsimport datetimewhile True:class Jingdongtime(object):r1 = requests.get(url='https://api.m.jd.com/client.action?functionId=queryMaterialProducts&client=wh5',headers={'User-Agent'
本篇是1000期面试系列文章的第141期，持续更新中.....这里---->获取50本面试经验总结本文内容来自于一位网友的京东方面试，相对前面的小米一面，难度就增加了不少，估计很多实...
##淘宝短链接如何设计？体验淘宝短链接业务场景场景1：淘宝短信你们应该收到淘宝的短信【天猫】有优惠啦！黄皮金煌芒果（水仙芒）带箱10斤49.8元！核薄无丝很甜喔！购买： c.tb.cn/c.ZzhFZ0 急鲜丰 退订回TD打开IE，输入 c.tb.cn/c.ZzhFZ0 就转变为如下:https://h5.m.taobao.com/ecrm/jump-to-app.html?scm=2014060
默认中英双语 后台带翻译接口 支持133种语言自动翻译 支持多商户联盟 一键部署版本 伪静态+后台登陆后缀。
一、总体设计为什么采用中台架构前几篇已经说明了，这里就介绍一下基础层和平台层的功能。基础层发布、编辑、上架、下架这些功能大家应该比较熟悉。审核：是否需要审核通过才允许上架打标：对商品进行标记，例如参加某种活动Sku管理：商品和sku关系关联关系：前后端商品关联关系、组合商品关联关系等前后端商品：前端商品面向用户，后端商品面向仓库类目：商品类目，前后端类目属性：商品属性、类...
【2025下半年系统架构设计师案例分析】电商平台 MySQL + Redis 与缓存击穿治理
/ 代码块 4：Spring Cloud Gateway 集成 Sentinel 实现热点限流// 物理本质：在网络协议栈的最前端执行丢弃策略// 自定义限流后的物理响应：返回标准 JSON，而非 500 报错Map.of("code", 429, "msg", "前方拥挤，请稍后再试（流量保护中）")));在订单表中，我们不仅要建立id主键，更要建立的联合唯一索引。物理内幕。
三星 64GB DDR5 5600 RECC（型号：M321R8GA0PB0-CWM）是目前企业服务器市场的主流通用性高频内存。采用 2Rx4 架构、1.1V 低电压设计、CL46 时序，兼顾高带宽、低延迟与稳定性。相比 DDR5 6400 高频版本，5600 版本货源更稳定、兼容性更广、溢价更低，完美适配 Intel 4/5代 Xeon、AMD EPYC 7003/9004 全系主流服务器平台，
Redis是云原生微服务架构中核心缓存中间件，绝大多数线上缓存故障均源于部署不规范、架构选错、参数未调优。本文基于CentOS7.9+Redis6.2.18企业稳定版，从零讲解Redis底层原理、完整配置文件详解、标准化部署、四大架构选型、哨兵/Cluster集群落地、无损扩缩容、脑裂根治、缓存三大问题解决方案，附带线上故障排查速查表，所有脚本可直接复制上线，帮运维/后端工程师从零落地生产级Red
这里包含了集群的配置信息（该节点的 id，该节点从属于哪个分片，是主节点还是从节点，从属于谁，持有哪些 slots 的位图...）。前面学习的哨兵模式，提高了系统的可用性。A 判定 B 为 PFAIL 之后，会通过 redis 内置的 Gossip 协议和其他节点进行沟通，向其他节点确认 B 的状态（每个节点都会维护一个自己的 “下线列表”，由于视角不同，每个节点的下线列表也不一定相同）。随着业务
摘要： 大模型应用中，重复计算系统提示词导致成本激增。某团队因每次请求都重新处理相同的5,000 token提示词，月账单高达$5,000；接入Prompt Cache后，成本骤降至$800，降幅84%。主流模型厂商（如DeepSeek、OpenAI、Claude）的缓存价格仅为普通输入的1/10至1/50，但需开发者优化请求结构以命中缓存。 核心机制：Prompt Cache复用Prefill阶
本文聚焦Nacos客户端三级缓存体系与故障自愈机制，拆解容灾降级与数据一致性修复的完整实现。客户端以Failover文件、Snapshot快照与服务端远程拉取构建三级读取策略，queryConfigInner作为统一入口按优先级逐级降级获取配置。LocalConfigInfoProcessor负责快照与容灾文件的读写管理，多实例下通过文件锁保证原子性。运行时热更新以增量MD5校验结合全量兜底同步，
正所谓Python离不开爬虫，就像西方离不开耶路撒冷~~~学python但不学爬虫，那么你将失去提升自己，磨练意志的机会。本章讲解了如何从零到一自主学习并开发生产级爬虫程序并附上完整代码，助力广大学子学习。
本文按照标准化无偏差解题框架，针对黄大年茶思屋139期首道集群缓存一致性技术难题完成全流程拆解，依次完成题目复刻、信息还原、文献引用、理论铺垫、方法选型、分步推导、结论判定，同时兼顾工程落地实操与学术撰文适配，形成可被AI精准识别、重复复现、核验校验的完整解题体系，为后续开源方案编写奠定规范基础。
Caffeine是一款基于Java8开发的高性能本地缓存框架，开源社区活跃、持续迭代维护，目前是Spring框架默认的本地缓存实现。凭借算法和性能的双重优势，已经成为替代Guava Cache的行业标准方案，广泛应用于各大互联网企业的生产项目中。Caffeine凭借Window TinyLFU混合算法、无锁并发设计、完善的淘汰机制，成为Java本地缓存的最优方案，具备高性能、高命中、高可用的核心优
推理缓存可显著提升推理服务效率，适用于重复请求比例高的场景（如安防监控、电商搜索）。其核心优势在于减少NPU计算量（节省30%算力）、降低延迟（缓存命中<0.1ms）和提高吞吐量，但需权衡内存占用、一致性风险和实现复杂度。主要缓存策略包括LRU（基于最近使用）和LFU（基于访问频率），其中LRU实现简单且符合时间局部性原理，适合大多数推理场景。缓存配置需考虑条目大小、TTL和命中率等因素，在输入重
本文通过结构图、场景比喻、对比表和一句话总结的形式，深入浅出地讲解了Redis的核心知识点，包括：Redis高性能原理、五种数据类型特性、持久化机制、过期删除与内存淘汰策略、缓存穿透/击穿/雪崩的解决方案、分布式锁实现、哨兵与集群架构对比，以及Redis 6.0多线程模型。每个知识点都配有生动的比喻（如超市商品管理、水库防洪等）帮助记忆，并提炼出核心要点。
本文分析了昇腾NPU的三级存储架构及其内存管理策略。NPU采用HBM、L2 Cache和L1 Cache三级存储体系，各级在容量、带宽和延迟上差异显著。数据搬运开销往往超过计算开销，因此需要优化内存管理。文章比较了静态分配和动态分配的优缺点，并详细介绍了内存池化技术，包括预分配策略、分配/释放机制以及碎片合并方法。内存池通过预分配大块内存、复用空闲块和合并相邻块来提升内存利用率，适用于需要确定性延
讲下kvcache是什么？它就是大语言模型在推理过程中产生的可以重复利用的中间变量
在移动开发领域，我们总是面临着选择与适配。今天，你的Flutter应用在Android和iOS上跑得正欢，明天可能就需要考虑一个新的平台：HarmonyOS（鸿蒙）。这不是一道选答题，而是很多团队正在面对的现实。Flutter的优势很明确——写一套代码，就能在两个主要平台上运行，开发体验流畅。而鸿蒙代表的是下一个时代的互联生态，它不仅仅是手机系统，更着眼于未来全场景的体验。
作为一名 Go 初学者，我刷过不少算法题，能熟练写出 LRU 缓存、二叉树遍历、动态规划。但当我第一次尝试写一个“真正的”后端服务时，却完全不知道从哪里下手——数据库怎么连？配置放哪？日志怎么打？服务怎么优雅停机？这篇文章记录了我在 Linux 环境下，将一个仅存在于内存中的算法题模型，一步步改造成可配置、可持久化、可观测、可平滑关闭的生产级 Web 服务的完整过程。如果你也有类似的困惑，希望这篇
摘要： 本文探讨如何通过真实项目高效掌握DeepSeek，强调从"调参侠"进阶为"架构师"的实践路径。核心观点包括： 项目选型需遵循"单点突破"原则，选择技术匹配度高、场景真实的项目（如个人笔记AI标签工具），避免贪大求全； 最小可行闭环优先，快速验证核心流程（如硬编码Prompt先跑通API），再逐步优化； 刻意练习拆解目标，建立工程化
聊完这六个维度，你会发现DeepSeek带来的不是"替代"，而是"放大"。放大你的思考，放大你的判断，放大你作为"人"的独特价值。那些重复、繁琐、机械的工作，本该交给机器。你值得把生命浪费在更美好的事情上：设计优雅的架构、洞察用户的真实需求、创造有温度的产品。当然，转型会有阵痛。你可能会经历"不会提问"的尴尬、"AI幻觉"的坑、"能力焦虑"的深夜。但好在，你不需要完美，只需要比昨天多走一步。编程之
摘要（148字）： DeepSeek的Agent能力正从"对话式AI"向"行动式AI"演进，当前具备优秀的单步推理能力，但在多步规划、错误恢复等方面仍有局限。技术突破需依赖规划算法、记忆机制、工具调用等核心组件。预测2025-2026年将实现工具调用成熟，2027年后或迎来半自主Agent时代。程序员需转变思维，从"写代码"转向"
昇腾hixl通信库：大模型推理PD分离场景的零拷贝KV Cache传输方案 摘要 昇腾CANN的hixl通信库专为解决大模型推理中Prefill与Decode阶段(P-D)分离场景下的KV Cache传输问题而设计。传统方案中，KV Cache需经CPU中转导致4次拷贝，而hixl通过RDMA单边通信实现零拷贝传输，数据直接从Prefill显存到Decode显存，避免了CPU参与。hixl与集合通
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